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一、数据库操作问题排查

1. 数据库未选择错误及解决

-- 错误信息：
ERROR 1046 (3D000): No database selected-- 解决方案：
-- 查看所有数据库
SHOW DATABASES;-- 选择目标数据库
USE sky_take_out;-- 验证数据库变更
SELECT DATABASE();

2. 表不存在错误及排查方案

-- 错误信息：
ERROR 1146 (42S02): Table 'sky_take_out.sky_take_out' doesn't exist-- 排查步骤：
-- 查看当前数据库中的所有表
SHOW TABLES;-- 结果示例：
+-------------------------+
| Tables_in_sky_take_out  |
+-------------------------+
| employees               |
| departments             |
| positions               |
+-------------------------+-- 正确执行删除操作（假设实际表名是employees）
DELETE FROM employees WHERE username = 'wangwu';

关键技巧：使用DESCRIBE table_name查看表结构，确认字段名正确性

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二、动态获取用户ID实现

1. 问题背景

在新增员工时，创建人ID和修改人ID需要动态获取（而非固定值）

2. 解决方案：ThreadLocal技术

ThreadLocal核心方法与原理

public class BaseContext {// 必须使用static保证线程间数据隔离private static final ThreadLocal<Long> THREAD_LOCAL = new ThreadLocal<>();public static void setCurrentId(Long id) {THREAD_LOCAL.set(id);}public static Long getCurrentId() {return THREAD_LOCAL.get();}public static void removeCurrentId() {THREAD_LOCAL.remove(); // 防止内存泄漏}
}

底层原理：

• 每个Thread维护一个ThreadLocalMap
• Key为ThreadLocal实例，Value为存储的值
• 线程隔离，避免并发冲突
  

拦截器与Service协作流程

关键代码实现：

// JWT拦截器中
String token = request.getHeader("Authorization");
Long empId = JwtUtil.parseToken(token).getEmpId();
BaseContext.setCurrentId(empId);// EmployeeService中
public void saveEmployee(Employee employee) {Long currentId = BaseContext.getCurrentId();employee.setCreateUser(currentId);employee.setUpdateUser(currentId);employeeMapper.insert(employee);
}

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三、分页查询架构设计

1. 分页结果统一封装(PageResult)

public class PageResult<T> implements Serializable {private List<T> records;  // 当前页数据列表private long total;       // 总记录数private int size;         // 每页大小private int current;      // 当前页码// 计算总页数（避免前端重复计算）public int getPages() {return (int) Math.ceil((double) total / size);}
}

2. 序列化的必要性

// 实现Serializable接口
private static final long serialVersionUID = 1L;

序列化应用场景：

1. 网络传输：HTTP响应本质是字节流传输
2. 缓存系统：Redis/Memcached存储对象
3. 分布式系统：跨JVM通信
4. RPC框架：Dubbo/gRPC调用

3. 统一响应格式(Result)

public class Result<T> implements Serializable {private int code;    // 状态码(200=成功)private String msg;  // 提示信息private T data;      // 业务数据public static <T> Result<T> success(T data) {Result<T> result = new Result<>();result.setCode(200);result.setMsg("操作成功");result.setData(data);return result;}
}

前端响应示例：

{"code": 200,"msg": "查询成功","data": {"records": [{"id": 1, "name": "张三", "dept": "研发部"},{"id": 2, "name": "李四", "dept": "市场部"}],"total": 50,"size": 10,"current": 1,"pages": 5}
}

4. JSON转换原理

Spring Boot处理流程：

技术优势：

1. 跨平台兼容：JSON是Web标准数据格式
2. 数据压缩：比XML体积小30-70%
3. 解析高效：JavaScript原生支持JSON解析
4. 类型安全：强类型语言无缝对接

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四、开发实践总结

1. 关键问题解决路径

2. 架构设计价值矩阵

设计决策	解决问题	实现价值
ThreadLocal应用	线程间数据传递	安全隔离，避免并发冲突
PageResult封装	分页结构不一致	前端统一解析逻辑
Serializable实现	网络传输/缓存需求	支持分布式架构
Result	API响应格式标准化	错误处理统一规范
JSON自动转换	前后端数据格式差异	提升跨平台兼容性

分层架构优势：

• DAO层：聚焦SQL执行和数据获取
• Service层：处理业务逻辑和分页封装
• Controller层：管理HTTP交互和响应格式
• 前端层：专注数据渲染和用户交互

开发心得：通过合理的架构分层和标准化设计，显著提升系统的可维护性和扩展性

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